金融資源錯配對企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響機(jī)理與實證研究

金融是經(jīng)濟(jì)的核心，更是現(xiàn)代企業(yè)推進(jìn)轉(zhuǎn)型升級的重要支撐。而金融資源錯配一直以來都是阻礙資源配置的重要原因，其造成資金供給方與需求方因諸多因素?zé)o法實現(xiàn)高效的資源配置，進(jìn)而限制了企業(yè)的資源獲取，導(dǎo)致無法實現(xiàn)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的目標(biāo)。處于轉(zhuǎn)型階段的企業(yè)，或多或少將面臨著資金需求過多、資源配置效率過低等亟待解決的問題，嚴(yán)重阻礙了企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的步伐。因此，本文系統(tǒng)闡述金融資源錯配與企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的內(nèi)在邏輯，并且基于A股上市公司2016-2022年的數(shù)據(jù)，對金融資源錯配影響企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的數(shù)量關(guān)系開展實證研究，對于幫助企業(yè)應(yīng)對資源錯配、完成轉(zhuǎn)型升級，國家實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

一、文獻(xiàn)綜述

金融資源錯配對企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響已成為學(xué)術(shù)界高度關(guān)注的問題，與本文研究主題密切相關(guān)的研究主要集中在以下幾個方面：

（一）企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的動力機(jī)制

企業(yè)轉(zhuǎn)型升級應(yīng)圍繞高質(zhì)量發(fā)展的主線，通過研發(fā)投入提升產(chǎn)品質(zhì)量以及全要素生產(chǎn)率的增長實現(xiàn)數(shù)量擴(kuò)展，從而達(dá)到質(zhì)量與數(shù)量的統(tǒng)一。制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級是企業(yè)從勞動密集型向資本和知識密集型生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變的過程，同時也是從價值鏈低端向高端活動轉(zhuǎn)變的過程。全要素生產(chǎn)率作為綜合指標(biāo)，可以反映企業(yè)效率的變化，并度量轉(zhuǎn)型升級進(jìn)程。[企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的內(nèi)部因素包括組織結(jié)構(gòu)和行為的優(yōu)化，外部因素則涵蓋環(huán)境規(guī)制、金融科技以及要素稟賦。

（二）金融資源錯配對企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響

根據(jù)前人的理論分析，學(xué)者又對兩者間的邏輯以及數(shù)量關(guān)系進(jìn)行了探究。國內(nèi)也有許多學(xué)者對此做出研究。王立國、趙婉妤（2015）研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展規(guī)模擴(kuò)大、結(jié)構(gòu)合理化對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有積極促進(jìn)作用。但是金融發(fā)展與資源配置的關(guān)系沒有得到研究，無法證實資源配置與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的關(guān)系。

以上文獻(xiàn)可以看出，相關(guān)學(xué)者對于金融資源錯配對企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響機(jī)理進(jìn)行了相應(yīng)的探索，但仍然存在不足。為此，本文立足于我國高質(zhì)量發(fā)展和提高金融市場資源配置效率這一實際問題，將金融資源錯配和企業(yè)轉(zhuǎn)型升級納入一個統(tǒng)一的分析框架，從理論和實證兩方面對二者的作用機(jī)理進(jìn)行系統(tǒng)地剖析，是對已有研究成果的有益補充，最終目標(biāo)是為企業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供參考價值，從而實現(xiàn)國家高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）金融資源錯配影響企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的傳導(dǎo)路徑

當(dāng)前我國金融市場存在著金融資源配置由銀行控制的現(xiàn)實問題，所以絕大多數(shù)私營企業(yè)沒有多樣的渠道來獲得資金。李俊霞和溫小霓（2019）[3指出，良好的市場環(huán)境是資源配置處于有效狀態(tài)的保障，而當(dāng)前我國的金融市場導(dǎo)致企業(yè)不能投入充分的資金來進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新。其次，金融資源錯配還會影響人才吸引，人才的流失會導(dǎo)致企業(yè)缺乏創(chuàng)新能力，也會阻礙企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。最后，企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級依賴于全要素生產(chǎn)率的提升?；莴I(xiàn)波（2022）4研究發(fā)現(xiàn)，信貸資源錯配對企業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生抑制效應(yīng)。綜上，金融資源錯配可以通過影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率以及資本積累等途徑來阻礙企業(yè)轉(zhuǎn)型升級?；谝陨戏治?，本文提出以下假設(shè)：

H1：給定其他條件不變，金融資源錯配阻礙了企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

（二）創(chuàng)新研發(fā)成本在金融資源錯配影響企業(yè)轉(zhuǎn)型升級過程中發(fā)揮中介效應(yīng)

作為一個需要大量資源投入的長期低回報活動，企業(yè)創(chuàng)新的風(fēng)險是極高的。金融資源錯配對企業(yè)創(chuàng)新的影響主要集中在以下兩個方面：一方面，再茂盛和同小歌（2020）[5認(rèn)為企業(yè)受到融資的約束一般需要承擔(dān)更高的利率，并且在從風(fēng)險系數(shù)更高的資金活動中獲取金融資源的成本會大大提高，因此企業(yè)的創(chuàng)新成本也會大大提升。另一方面，對于企業(yè)金融資源分配較多的那一類，其會擁有更低的融資成本，融資難度相對也會較低，因此它們會轉(zhuǎn)向回報率高的業(yè)務(wù)而放棄風(fēng)險高、投入大的創(chuàng)新項目，這就導(dǎo)致了其抑制了企業(yè)的創(chuàng)新能力。根據(jù)以上結(jié)論不難看出，金融資源錯配會提高企業(yè)創(chuàng)新成本，而企業(yè)創(chuàng)新成本的增加則會阻礙企業(yè)轉(zhuǎn)型升級?；谝陨戏治?，提出以下假設(shè)：

H2：企業(yè)創(chuàng)新成本在金融資源錯配影響企業(yè)轉(zhuǎn)型升級過程中發(fā)揮中介效應(yīng)。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文選取3653家A股上市制造業(yè)公司為樣本，以2016年-2022年財務(wù)數(shù)據(jù)為依據(jù)，為確保研究的科學(xué)性，對數(shù)據(jù)進(jìn)行了以下處理：（1）剔除金融行業(yè)公司；（2）剔除風(fēng)險警示ST和ST*公司；（3）上市公司少于5年的公司；（4）剔除數(shù)據(jù)缺失的公司。為了減少數(shù)據(jù)奇異值對回歸結(jié)果的干擾，本文對所用的公司層面數(shù)據(jù)進(jìn)行前后 1 % 的Winsorize處理。最終得到10112個觀測樣本。所有數(shù)據(jù)以及公司信息來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

（二）變量選取

1.被解釋變量

本文被解釋變量為企業(yè)轉(zhuǎn)型升級（Tra）。本文結(jié)合企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的內(nèi)涵并且以企業(yè)的生產(chǎn)效率為前提來衡量企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的結(jié)果。本文采用全要素生產(chǎn)率（TFP）來衡量企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的效果。對于全要素生產(chǎn)率的測算，本文將采用ACF修正法中企業(yè)中間投入作為研究的代理變量，對全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算。運用stata對企業(yè)總產(chǎn)出、資本、勞動力、中間投入以及投資進(jìn)行計算，最終得到使用企業(yè)中間投入作為代理變量的企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

2.解釋變量

借鑒顧江（2021）、鞠市委（2016）以及郭冰（2021）[8的測度方式，用協(xié)調(diào)度與1的偏離度衡量企業(yè)間金融資源錯配程度。具體計算方法為：

F m= （企業(yè)金融資源占用比重/企業(yè)產(chǎn)值比重）-1

其中：企業(yè)金融資源占用 = 負(fù)債-應(yīng)收賬款；企業(yè)產(chǎn)值 存貨總額 + . 主營收入

計算結(jié)果的絕對值越大，表明企業(yè)金融資源錯配程度越高。這種方法能夠有效反映融資成本差異對企業(yè)發(fā)展的影響，著重考慮資本錯配的價格含義，可較為合理地體現(xiàn)資源錯配程度。

3.中介變量

使用企業(yè)研發(fā)成本（RD）作為中介變量，本文將從研發(fā)費用合計占企業(yè)營業(yè)收入的比值這一維度衡量企業(yè)的技術(shù)研發(fā)成本。

4.控制變量

為控制其他因素對企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響，參考慕亞宇和胡奕明（2022）的基礎(chǔ)之上，本文選取資產(chǎn)負(fù)債率（Debt）、托賓Q值（Q）、資產(chǎn)回報率（ROA）、主營收入增長率（IRMBR）、企業(yè)規(guī)模（Size）、金融負(fù)債比率（FL）控制企業(yè)其他因素對轉(zhuǎn)型升級的影響。

（三）模型設(shè)定

設(shè)定模型形式如下：

1.企業(yè)轉(zhuǎn)型升級與金融資源錯配的關(guān)系模型

根據(jù)本文的研究假設(shè)1，采用常見的企業(yè)和時間的雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行完全修正的最小二乘法回歸：

2.企業(yè)創(chuàng)新的中介效應(yīng)模型

根據(jù)本文的研究假設(shè)二，采用中介效應(yīng)模型，其中（1）式代表著被解釋變量Tra與解釋變量Fm之間的關(guān)系，以判斷金融資源錯配對企業(yè)轉(zhuǎn)型的影響效應(yīng)；（2）式代表著中介變量RD與解釋變量Fm之間的關(guān)系，用來判斷金融資源錯配對企業(yè)研發(fā)成本的影響效應(yīng);（3）式代表著被解釋變量Tra在解釋變量Fm和中介變量RD共同影響下的結(jié)果，最終結(jié)合以上三個模型判斷是否存在中介效應(yīng)。

其中， 表示i企業(yè)第t年的轉(zhuǎn)型升級的結(jié)果，即企業(yè)全要素生產(chǎn)率； 表示i企業(yè)在第t年的金融資源錯配程度； 表示i企業(yè)t年時的研發(fā)投入；Control表示i企業(yè)t年的其他控制變量；Stkck和Year分別為企業(yè)個體和時間的固定效應(yīng)； 表示常數(shù)項， 。 表示回歸系數(shù)， 表示隨機(jī)擾動項。

（四）描述性統(tǒng)計

企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）的均值為27.25，最大值為34.70，最小值為18.14，這一數(shù)據(jù)表明我國制造業(yè)整體的轉(zhuǎn)型升級情況屬于正常情況，但是各企業(yè)之間的轉(zhuǎn)型程度也存在較大差異。金融資源錯配（Fm）均值為1.299，但是最大值為78.37，最小值為-14.85，可以明顯看出，最大值與最小值之間的差異較大，并且存在負(fù)值，不難看出目前我國制造業(yè)企業(yè)存在金融資源錯配情況。此外，最大值的數(shù)值也可以說明，目前制造業(yè)行業(yè)內(nèi)部個別企業(yè)存在嚴(yán)重的金融資源錯配，這是亟待解決的問題。不僅如此，從企業(yè)研發(fā)成本（RD）的最大值與最小值的較大差異也可以說明，制造業(yè)企業(yè)各企業(yè)創(chuàng)新成本存在很大差異。

（五）相關(guān)性分析

首先可以看出全要素生產(chǎn)率（TFP）與金融資源錯配（FM）具有一定的相關(guān)性，即顯著的。此外，全要素生產(chǎn)率（TFP）與企業(yè)創(chuàng)新成本（RD）也具有顯著的相關(guān)性。最后，其余各解釋變量之間相關(guān)系數(shù)的絕對值基本都小于0.3，說明具有很強(qiáng)的相關(guān)性，不存在多重共線性問題。各變量的VIF值均不超過10，且均值為1.04，因此可以判斷模型中的各變量不存在多重共線性。

四、實證分析

（一）回歸分析

1.企業(yè)轉(zhuǎn)型升級與金融資源錯配回歸分析

首先本文利用模型（1）來檢驗假設(shè)一是否成立，即金融資源錯配與企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)系是否負(fù)相關(guān)?；貧w結(jié)果可以看出，金融資源錯配與全要素生產(chǎn)率在 1 % 的置信水平均顯著，并且呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，F(xiàn)m的系數(shù)為-0.045，這表明金融資源錯配對企業(yè)轉(zhuǎn)型升級產(chǎn)生了抑制效應(yīng)，金融資源錯配每上升一個百分點，企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的全要素生產(chǎn)率就會下降 0 . 0 4 5 % 。因此在控制其他因素不變的條件下，金融資源錯配會阻礙企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，驗證了假設(shè)H1。

2.企業(yè)創(chuàng)新成本中介效應(yīng)回歸分析

本文利用模型（2）、（3）進(jìn)行中介效應(yīng)回歸分析，表1中第（2）列和第（3）列列示了“Fm-RD-TFP”的回歸結(jié)果。結(jié)合理論分析，緩解金融資源錯配能夠降低企業(yè)在進(jìn)行研發(fā)時不必要的研發(fā)費用，避免擠占企業(yè)的研發(fā)資源，企業(yè)將會有更多的資金投入研發(fā)，提升創(chuàng)新能力，進(jìn)而幫助企業(yè)提升全要素生產(chǎn)率，以實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級的目的。因此，假設(shè)H2成立。

（二）異質(zhì)性分析

根據(jù)企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，本文將樣本分為國有和非國有企業(yè)。國有和非國有企業(yè)的系數(shù)分別為-0.046和-0.043，均在1%的水平顯著為負(fù)，因此金融資源錯配對企業(yè)轉(zhuǎn)型升級均具有顯著的抑制作用，且金融資源錯配對國有企業(yè)的抑制作用相比非國有企業(yè)更強(qiáng)。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.更換被解釋變量

為了使實證結(jié)果更具說服力，本文將被解釋變量計算方式進(jìn)行替換，由于本文采用ACF修正法對全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測算，且ACF修正方法中企業(yè)中間投入、投資都可以作為研究者無法觀測的企業(yè)生產(chǎn)率的代理變量。因此，現(xiàn)將ACF修正法中的代理變量由中間投入替換成投資重新測算全要素生產(chǎn)率并進(jìn)行回歸分析。金融資源錯配的系數(shù)為-0.049，在 1 % 的水平上依舊顯著為負(fù)，同樣證實了金融資源錯配會抑制企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

2.內(nèi)生性檢驗

由于金融資源錯配與企業(yè)轉(zhuǎn)型升級之間有可能存在反向因果關(guān)系，所以本文選取工具變量法來進(jìn)行內(nèi)生性檢驗。由于金融資源錯配對企業(yè)轉(zhuǎn)型的影響并不會在短期內(nèi)直接產(chǎn)生效應(yīng)，考慮滯后變量與被解釋變量的相關(guān)性引起的偏誤，本文將采用解釋變量滯后一期的工具變量進(jìn)行估計。金融資源錯配滯后一期系數(shù)為-0.041，在5 % 的水平下顯著為負(fù)，說明了在控制了內(nèi)生性問題后的研究結(jié)果依舊有效。

五、結(jié)語

本文通過選取2016-2022年A股3653家制造業(yè)企業(yè)作為樣本，實證檢驗了金融資源錯配對企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的影響效應(yīng)以及作用機(jī)制，得出以下主要結(jié)論。第一、制造業(yè)企業(yè)存在金融資源錯配現(xiàn)象，且部分企業(yè)資源錯配現(xiàn)象嚴(yán)重。第二、金融資源錯配會顯著阻礙企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，主要是抑制了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率提升。第三、本文的作用機(jī)制分析也說明，金融資源錯配會通過提高企業(yè)的創(chuàng)新研發(fā)成本這一路徑來降低企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，最終阻礙企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，其在金融資源錯配與企業(yè)轉(zhuǎn)型升級之間發(fā)揮著部分中介作用。

依據(jù)上述研究結(jié)果，本文提出以下建議：第一、從企業(yè)自身角度出發(fā)，本文的實證結(jié)論揭示了企業(yè)金融資源錯配的作用路徑，因此企業(yè)需要明確資金使用方向。第二、從金融資源供給方角度出發(fā)，企業(yè)金融資源的來源一方面來源于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營所得，另一方面多數(shù)來源于銀行的貸款，因此鼓勵銀行加大對具有創(chuàng)新和潛力巨大的企業(yè)的投融資需求的支持力度。第三、政府部門作為宏觀調(diào)控的主體，要適度引導(dǎo)和機(jī)理企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新研發(fā)，控制企業(yè)過度金融化趨勢，滿足不同企業(yè)的合理融資需求。同時，企業(yè)還要注重合理投資，注重創(chuàng)新研發(fā)對于企業(yè)轉(zhuǎn)型升級所產(chǎn)生的積極影響，防范金融風(fēng)險，避免實體企業(yè)過度金融化所帶來的資源錯配問題，拓寬有利于加快和實現(xiàn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)。

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基金項目：

高校哲學(xué)社會科學(xué)研究重大項目，項目名稱：中國式現(xiàn)代化視閥下金融與實體經(jīng)濟(jì)良性互動機(jī)制研究（項目編號：2023SJZD071）2022年省研究生實踐創(chuàng)新計劃項目，項目名稱：實體企業(yè)金融化與資源配置效率的非線性影響研究（項目編號：KYCX23_2216）

作者簡介：

景琦（2000.09-），男，漢族，鹽城人，碩士，研究方向：風(fēng)險管理;曹源芳（1974.10-），男，漢族，江西贛州人，博士，教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：風(fēng)險管理。